基于依圖醫療的醫療知識圖譜體系，利用人工智能對數據進行深度挖掘、提取與結構化處理，建成智能病種庫。
依托依圖醫療智能病種庫，可提供AI+大數據科研平臺、區域性重點科研數據中心、智能輔助診斷系統等解決方案，全面助力醫教研管。
依圖兒童生長發育智能測評一站式解決方案在業內率先實現了人工智能技術與硬件設備的結合，將微劑量全防護X線骨齡攝片系統與人工智能生長發育測評系統深度融合、聯調優化，節約全流程時間的同時，突破屏蔽場地限制、解決兒童放射輻射風險問題，從而助力兒童疾病早篩、賦能基層診療、關愛中國兒童健康。
基于3D RetinaNet等出色的算法模型及多項專利技術，依圖醫療研發的胸部CT人工智能輔助診斷系統實現全部位多任務智能診斷，可檢出肺部常見形態的絕大部分病變，如結節、腫塊、斑片、條索、囊狀影等，對其進行全面量化的智能分析與診斷；同時可檢出縱隔病變以及胸膜病變，為惡性病灶提供臨床分期的影像學依據；智能4D技術賦予3D圖像精確的時間維度，為臨床影像診斷提供更豐富的決策信息。
基于深度學習與自然語言處理技術，根據遺傳因素、生活習慣和環境風險等構建疾病風險預測模型，集成臨床病歷、多模態影像、腫瘤標志物和基因檢測等檢驗檢查結果并進行結構化處理，結合醫學權威指南對患者進行綜合診斷，為醫生診斷提供切實有效的幫助。
基于計算機視覺與深度卷積神經網絡技術，自動實現標準腺體分型和智能病灶檢出，可進行腫塊、不對稱、鈣化、結構化扭曲的全征象識別，依據BI-RADS標準對病灶進行精準分類，一鍵生成結構化報告，為醫生提供乳腺X線的一站式高效AI解決方案。
基于圖像三維重建及容積位配準算法，利用深度卷積神經網絡技術對腺體進行智能檢測和分型，檢出并定性病灶，依據BI-RADS標準對病灶進行智能分級與診斷，根據臨床指南生成結構化報告，極大提高超聲醫生閱片診斷的效率與質量，降低乳腺超聲檢查漏診及誤診的風險。
通過依圖自主研發并深度優化的人工智能模型，使用BonNet?智能解剖定位引擎，基于TW3、中華05或GP圖譜法三大標準，1 秒內給出精準骨齡結果，結構化呈現影像具體評分，并結合理化指標，定制綜合生長發育報告，為兒科臨床診療、教學和科研提供極大便利。
基于自然語言處理技術，建立病歷結構化、疾病問診、疾病預測、危重病鑒別等場景模型，打造AI導診、AI預問診、AI隨診等一系列輔助工具，形成覆蓋診前、診中和診后全鏈路的AI解決方案，優化門診就醫路徑，服務于患者、醫生和醫院。
基于機器視覺與深度學習技術，智能檢測出頭顱CT/DWI-MR多模態影像中的急性缺血病灶，確定其位置、性狀、量化病灶指標，定位責任血管并結合臨床信息提供輔助決策。秒級自動完成專業要求高、耗費時間長的影像評估，協助醫生準確評判質量風險，使患者第一時間獲得最優治療方案。
基于機器視覺與深度學習技術，實現甲狀腺超聲影像中病灶的自動勾劃，對其進行彌漫性或局限性、囊性或實性、單發或多發的鑒別，并對病灶進行智能分級，最終生成結構化報告，大幅提高醫生的閱片效率與質量。
基于深度卷積神經網絡及多項優化技術，對多模態影像進行智能質量評估，秒級輸出影像質量評級評分，支持對質控結果的即時調用、自動管理與統計分析，極大提高了醫院、放射科室的運營管理效率，實現醫學影像質控的網絡化、自動化和標準化。
智能互聯網醫療平臺是以AI為核心的解決方案，真正解決合理就醫、醫療能力下沉、醫療資源共享、優質醫療資源縱向流動等問題，從而提升區域中心醫院的學科建設水平和營收能力，提升基層醫療機構服務能力，推動建立合理有序的分級診療模式。
人工智能已深入醫療各環節，并正在提高醫療生產力、拓展醫療新疆界
依圖科技與廣州婦女兒童醫療中心聯合研究的利用人工智能技術診斷兒科疾病的重磅科研成果在國際著名醫學科研期刊《Nature Medicine》發表，這是全球首次在頂級醫學雜志發表有關自然語言處理（NLP）技術基于中文文本型電子病歷（EMR）做臨床智能診斷的研究成果。
依圖醫療聯合全國數百家一流醫療機構，以AI應用提升醫療機構服務供給能力，為高危癌種的早篩早診早治策略、科學研究及國家公共衛生決策提供科學依據，助力“健康中國2030”。依圖“AI防癌地圖”會將醫療人工智能引入肺癌和乳腺癌等多個高發高危癌癥的篩查，減輕醫務人員工作負擔，減少誤診漏診現象的發生，為大規模疾病早篩行動的開展提供有力技術支持，推動中國腫瘤篩查進入“AI+”時代。
依圖醫療與著名健康管理機構愛康集團成為戰略合作伙伴，雙方將兒童成長發育監測和多個高發癌癥的篩查體檢領域展開實質性合作，將醫療AI應用場景從醫療機構擴展至更為廣泛的健康管理領域，推動全民健康管理進入“AI+”時代。
依圖醫療與華西醫院信息中心、影像科、病理科、 呼吸科等多部門通力合作，實現了 HIS、LIS、PACS、RIS 等系統的集成，打造出國內首個含臨床、影像、病理等多維度指標、可結構化的 AI 肺癌科研病種庫。
